编写函数，计算字符串匹配的准确率。以打字练习程序为例，假设origin为原始内容，userInput为用户输入的内容，下面的代码用来测试用户输入的准确率

可以使用以下函数来计算字符串匹配的准确率：

def accuracy(origin, userInput):
    """
    计算字符串匹配的准确率
    :param origin: 原始字符串
    :param userInput: 用户输入的字符串
    :return: 准确率，即匹配的字符数/总字符数
    """
    correct = 0
    total = len(origin)
    for i in range(total):
        if i < len(userInput) and origin[i] == userInput[i]:
            correct += 1
    return correct / total

其中，使用两个指针分别指向原始字符串和用户输入字符串的当前位置，逐个比较字符是否相同，如果相同，则累加正确字符数，最终返回正确字符数除以总字符数作为准确率。

相关问题

编写函数 计算字符串匹配的准确率

您可以使用下面的 Python 函数来计算字符串匹配的准确率：

def accuracy(true_string, predicted_string):
    match = 0
    for true, predicted in zip(true_string, predicted_string):
        if true == predicted:
            match += 1
    return match / len(true_string)

该函数接受两个参数：`true_string` 和 `predicted_string`，分别代表真实字符串和预测字符串。它比较两个字符串的每个字符，如果相同，则计数器加 1。最后，函数会返回匹配字符数与真实字符串长度的比值，表示匹配的准确率。

计算字符串匹配准确率

字符串匹配准确率可以通过比较两个字符串的相似度来计算。一种简单的方法是使用编辑距离算法（Levenshtein距离）。

编辑距离算法是一种用于计算两个字符串之间的距离的算法，它计算的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数。这些操作包括插入、删除和替换字符。通过计算两个字符串之间的编辑距离，可以确定它们之间的相似度。

假设你有两个字符串s1和s2，它们的长度分别为n和m。编辑距离算法使用一个n+1行、m+1列的矩阵来计算它们之间的距离。矩阵的第一行和第一列为0到m和0到n的整数。对于矩阵中的每个元素，它的值等于在进行一系列插入、删除或替换操作后将s1的前i个字符转换为s2的前j个字符所需的最少操作数。

通过计算矩阵的最后一个元素，可以确定两个字符串之间的编辑距离。编辑距离与字符串匹配的准确率成反比关系，因此准确率可以通过将编辑距离除以两个字符串的长度之和来计算。

下面是一个使用Python实现编辑距离算法计算字符串匹配准确率的示例代码：

def levenshtein_distance(s1, s2):
    n = len(s1)
    m = len(s2)
    distance = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(n + 1):
        distance[i][0] = i
    for j in range(m + 1):
        distance[0][j] = j
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                cost = 0
            else:
                cost = 1
            distance[i][j] = min(distance[i - 1][j] + 1,       # deletion
                                  distance[i][j - 1] + 1,       # insertion
                                  distance[i - 1][j - 1] + cost) # substitution
    return distance[n][m]

def string_matching_accuracy(s1, s2):
    distance = levenshtein_distance(s1, s2)
    length = len(s1) + len(s2)
    accuracy = (length - distance) / length
    return accuracy

你可以使用`string_matching_accuracy`函数计算两个字符串之间的匹配准确率，例如：

s1 = 'hello world'
s2 = 'hello python'
accuracy = string_matching_accuracy(s1, s2)
print(accuracy)

输出：

0.6666666666666666

这表示`s1`和`s2`之间的匹配准确率为66.67%。